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J-GLOBAL ID:202002240890476610   整理番号:20A0067005

階層的学習水サイクルアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical Learning Water Cycle Algorithm
著者 (4件):
資料名:
巻: 86  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2175A  ISSN: 1568-4946  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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水循環アルゴリズム(WCA)のグローバル検索能力を改良するために,階層的学習概念を導入して,階層的学習WCA(HLWCA)を本論文で提案した。HLWCAの基礎となるアイデアは,解を収集に分割し,これらの集合を階層的差異で与えることである。集合の一つは,他より高い階層を持ち,探索傾斜更新機構を利用する。この高階層収集における解決策は,他の収集の模範である。他のコレクションは,模汎関数値に従ってソートされ,これらの収集における解は,それら自身の模範に従うかどうかを積極的に選択する。収集の異なる更新機構を通して,WCAの高速収束と強い局所探索能力が保持されている間,グローバル検索能力は改善される。提案したHLWCAを,最初にIEEE CEC 2017ベンチマークにおいて実験し,複雑な数値最適化タスクにおける性能を証明した。次に,実世界の問題を解決する能力を検証するために,4つの実用的な設計ベンチマーク問題について試験した。実験結果は,提案したアルゴリズムの効率を例証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  システム・制御理論一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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